江西省自然科学基金(20114BAB211023)
- 作品数：2 被引量：4H指数：2
- 相关作者：江少锋朱燕平万红平敖谦杨素华更多>>
- 相关机构：南昌航空大学上饶师范学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 利用感兴趣区域从脑部MRI中提取脑组织被引量：2
- 2013年
- 从脑部核磁共振成像(MRI)图像提取脑组织是影像学分析中的一项重要的预处理过程。提出了一种基于感兴趣区域和混合水平集方法的脑组织提取方法。该方法先采用脑组织提取工具(BET)方法得到脑组织的感兴趣区域,然后在该感兴趣区域内演化改进的混和水平集得到真实的脑组织边界。改进的混合水平集采用了一个非线性的速度函数,能够有效地防止边界泄露。该方法所用到的MRI数据均来自于IBSR(Internet brain segmentation repository web)网站。利用18组IBSR网站的MRI数据,该方法得到的结果接近于标准手动提取结果,并且在多个评价参数上都取得最好结果。实验结果表明该方法提取脑组织具有一定的准确性和稳定性。
- 江少锋万红平陈震杨素华
- 关键词：感兴趣区域
- 基于混合水平集的脑组织自动提取方法被引量：2
- 2013年
- 脑组织自动提取是脑功能分析中一个重要的预处理步骤,为提高脑组织提取的精度,提出了一种新的提取方法。该方法首先对磁共振成像(MRI)图像使用改进脑组织提取工具(BET)算法快速提取初始轮廓;其次对此初始轮廓进行数学形态学膨胀处理,得到初始感兴趣区域;然后在初始感兴趣区域中使用改进混合轮廓模型进行处理,得到新的轮廓线再进行膨胀处理得到新的区域,如此不断迭代;最后,该混合模型收敛,获得较精确脑组织轮廓。实验采用了7组来自IBSR网站的MRI数据序列,所提算法得到的平均错误划分比例为7.89%。实验结果表明所提方法对于脑组织提取精度的提高是有效和可行的。
- 敖谦朱燕平江少锋
